ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีความก้าวหน้าอย่างมากในความสามารถในการให้เหตุผลแบบสามัญสำนึก บทความนี้มุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพของโมเดล Gemini Pro ของ Google ในงานการให้เหตุผลทั่วไป และเปรียบเทียบกับโมเดลชั้นนำอื่นๆ ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่า Gemini Pro เหนือกว่า GPT-3.5 ในบางงาน และสาธิตกลไกการใช้เหตุผลขั้นสูงในการทดลองเปรียบเทียบกับ GPT-4 Turbo
Gemini Pro แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่ดีในด้านการให้เหตุผลแบบสามัญสำนึก โดยมีงานวิจัยใหม่ๆ ที่ท้าทายการประเมินครั้งก่อนๆ เมื่อเทียบกับ GPT-3.5 Gemini Pro มีประสิทธิภาพเหนือกว่างานเฉพาะเล็กน้อยเล็กน้อย การทดลองอนุมานแสดงให้เห็นว่า Gemini Pro และ GPT-4Turbo มีกลไกการอนุมานขั้นสูงสำหรับคำตอบทั้งที่ถูกและผิด
โดยรวมแล้ว Gemini Pro แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในด้านการใช้เหตุผลสามัญสำนึก โดยให้ทิศทางใหม่และความเป็นไปได้ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในอนาคต การวิเคราะห์เปรียบเทียบกับโมเดลขั้นสูงอื่นๆ ยังให้ข้อมูลอ้างอิงอันมีค่าสำหรับเราในการทำความเข้าใจและประเมินความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้ดียิ่งขึ้น การวิจัยเพิ่มเติมจะช่วยเปิดเผยข้อดีและข้อจำกัดของ Gemini Pro ได้ครบถ้วนยิ่งขึ้น